目前,大多数地球遥感卫星,都能提供高空间分辨率的全色波段影像与低空间分辨率的多光谱影像。图像融合技术可以将全色波段影像的高空间分辨率信息和多光谱影像的光谱信息相结合,获得一幅具有较高空间分辨率的多光谱影像,更好地应用于地物识别、土地利用现状调查等遥感应用中。
本论文主要研究基于方向性多分辨率分析的遥感影像融合算法。融合过程中,分别采用离散小波变换、小波包变换、Contourlet变换、基于小波变换的Contourlet变换(Wavelet Based Contourlet Transform,WBCT)、非下采样的Contourlet变换(Non-Sampling Contourlet Transform,NSCT)等方向性多分辨率分析工具对源图像进行分解,按照不同的融合规则进行融合系数的选取,并对各融合结果进行了客观的评价。本论文的主要工作及创新之处如下：
(1)对比分析了在传统的基于小波变换的融合算法以及IHS与小波变换相结合的融合算法中,不同的小波函数或不同的小波分解层数对融合结果的影响。分别采用SPOT全色和多光谱影像、ALOS全色和多光谱影像、SPOT全色和TM多光谱影像进行传统的基...
【英文摘要】
At present, most earth remote sensing satellites can provide both panchromatic image with high spatial resolution and multi-spectral images with low spatial resolution. Image fusion techniques can effectively combine the high spatial resolution information of panchromatic image with the spectral information of multi-spectral images into one color image. The fused image can be better applied to ground objects identification, land use and land cover survey, and other remote sensing applications.
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